算法复杂度速查表

简介: 这篇文章覆盖了计算机科学里面常见算法的时间和空间的大 O(Big-O) 复杂度。

算法复杂度这件事


这篇文章覆盖了计算机科学里面常见算法的时间和空间的大 O(Big-O) 复杂度。


图例


绝佳 不错 一般 不佳 糟糕


数据结构操作


数据结构 时间复杂度 空间复杂度
  平均 最差 最差
访问 搜索 插入 删除 访问 搜索 插入 删除  
Array O(1) O(n) O(n) O(n) O(1) O(n) O(n) O(n) O(n)
Stack O(n) O(n) O(1) O(1) O(n) O(n) O(1) O(1) O(n)
Singly-Linked List O(n) O(n) O(1) O(1) O(n) O(n) O(1) O(1) O(n)
Doubly-Linked List O(n) O(n) O(1) O(1) O(n) O(n) O(1) O(1) O(n)
Skip List O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(n) O(n) O(n) O(n) O(n log(n))
Hash Table O(1) O(1) O(1) O(n) O(n) O(n) O(n)
Binary Search Tree O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(n) O(n) O(n) O(n) O(n)
Cartesian Tree O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(n) O(n) O(n) O(n)
B-Tree O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(n)
Red-Black Tree O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(n)
Splay Tree O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(n)
AVL Tree O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(n)


数组排序算法


算法 时间复杂度 空间复杂度
  最佳 平均 最差 最差
Quicksort O(n log(n)) O(n log(n)) O(n^2) O(log(n))
Mergesort O(n log(n)) O(n log(n)) O(n log(n)) O(n)
Timsort O(n) O(n log(n)) O(n log(n)) O(n)
Heapsort O(n log(n)) O(n log(n)) O(n log(n)) O(1)
Bubble Sort O(n) O(n^2) O(n^2) O(1)
Insertion Sort O(n) O(n^2) O(n^2) O(1)
Selection Sort O(n^2) O(n^2) O(n^2) O(1)
Shell Sort O(n) O((nlog(n))^2) O((nlog(n))^2) O(1)
Bucket Sort O(n+k) O(n+k) O(n^2) O(n)
Radix Sort O(nk) O(nk) O(nk) O(n+k)


图操作


节点 / 边界管理 存储 增加顶点 增加边界 移除顶点 移除边界 查询
Adjacency list O(|V|+|E|) O(1) O(1) O(|V| + |E|) O(|E|) O(|V|)
Incidence list O(|V|+|E|) O(1) O(1) O(|E|) O(|E|) O(|E|)
Adjacency matrix O(|V|^2) O(|V|^2) O(1) O(|V|^2) O(1) O(1)
Incidence matrix O(|V| ⋅ |E|) O(|V| ⋅ |E|) O(|V| ⋅ |E|) O(|V| ⋅ |E|) O(|V| ⋅ |E|) O(|E|)


堆操作


类型 时间复杂度
  Heapify 查找最大值 分离最大值 提升键 插入 删除 合并
Linked List (sorted) O(1) O(1) O(n) O(n) O(1) O(m+n)
Linked List (unsorted) O(n) O(n) O(1) O(1) O(1) O(1)
Binary Heap O(n) O(1) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(log(n)) O(m+n)
Binomial Heap O(1) O(log(n)) O(log(n)) O(1) O(log(n)) O(log(n))
Fibonacci Heap O(1) O(log(n)) O(1) O(1) O(log(n)) O(1)


大 O 复杂度图表


Big O Complexity Graph

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复杂度通常会使用大 -O记号来表示,比如快速排序的平均时间复杂度是 O(nlog(n))。虽然我们应该做「理解派」,但是即使每个算法/数据结构都理解了,不时仍有可能忘记具体某个算法/数据结构的复杂度(特别是在最好、最坏和平均情形下的复杂度)。因此制作一个 「速查表」 来集中总结是非常有必要的!
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